el mas joven Clínica Mayo El anuncio me llamó la atención por razones profundas. Soy una sobreviviente de cáncer de mama que recuerda cuánto depende de la información oportuna, la investigación sólida y la claridad clínica. Soy un ejecutivo que lleva años asesorando a organizaciones sobre datos, IA y estrategia digital. Uno de los desafíos actuales al trabajar con datos de atención médica son los formatos no estándar, los tipos de datos, las convenciones de nomenclatura, la duplicación y la privacidad y seguridad. Junto con tiempo, inversión y soporte continuo de sistemas integrados.
Cuando Mayo lanzó una plataforma para datos compartidos, colaboración en investigación y acceso más amplio, se alineó con las preguntas que me apasionan. ¿Cómo llegan los conocimientos al paciente más rápidamente? ¿Cómo trabajan juntas las instituciones a escala? ¿Cómo generamos confianza en las herramientas que respaldan la atención? ¿Cómo aceleran estas colaboraciones el liderazgo del mercado con alcance global?
Las relaciones entre los sistemas de salud, las organizaciones sin fines de lucro, las universidades y las agencias públicas no son nuevas. La diferencia aquí es un matiz, la estructura de las relaciones es lo que destaca en estas colaboraciones. Los sistemas de salud proporcionan datos de profundidad clínica y resultados de los pacientes. Los grupos de investigación contribuyen al diseño de estudios, al rigor científico y a la investigación a largo plazo. Los socios tecnológicos proporcionan la infraestructura que respalda el acceso seguro a los datos, el análisis colaborativo y el desarrollo de modelos. Los organismos públicos proporcionan supervisión, canales de financiación y alcance nacional. Las organizaciones sin fines de lucro ayudan a alinear misiones y apoyar avances en enfermedades específicas. Cada grupo lleva a cabo una parte diferente del trabajo y juntos crean entornos que ninguna institución podría sostener por sí sola. Estas relaciones influyen en la rapidez con que progresan los descubrimientos, en la amplitud con la que se pueden aplicar los hallazgos y en la consistencia con la que los pacientes se benefician en todas las geografías y entornos de atención. La confianza temprana y la transparencia hacia el ecosistema y el público es un acelerador de este modelo.
Si analizamos el panorama sanitario, cinco tendencias son importantes para el próximo año.
1. Los modelos de plataforma están evolucionando hacia una infraestructura estratégica.
El trabajo de la plataforma de Mayo Clinic ilustra cómo los datos clínicos, de imágenes y genómicos se pueden almacenar en un entorno común en lugar de hacerlo en sistemas separados. Platform_Insights y Platform_Connect ofrecen a los socios una manera conveniente de realizar investigaciones, evaluar la IA y respaldar la toma de decisiones clínicas sin construir infraestructuras separadas.
Esta estructura es importante por dos razones. Reduce los obstáculos para las instituciones que quieren participar en investigación avanzada pero no tienen capacidad propia. También fortalece la confiabilidad de la IA al basar los conocimientos en conjuntos de datos más grandes y diversos. Los pacientes obtienen acceso a herramientas basadas en evidencia más amplia y los proveedores ganan confianza en la coherencia de los resultados.
2. Las colaboraciones en oncología alcanzan un nivel que las instituciones individuales no pueden alcanzar
La oncología sigue siendo líder en investigación interinstitucional. La Breast Cancer Research Foundation ha ampliado su Drug Research Collaborative para proporcionar un entorno de investigación compartido para investigadores y laboratorios. Los conjuntos de datos coordinados y los protocolos alineados mejoran la velocidad y la claridad del descubrimiento.
Un estudio reciente sobre el cáncer de mama Un modelo de IA multimodal puede mejorar la estratificación del riesgo de recurrencia en el cáncer de mama temprano reforzó el valor de esta estructura. ECOG-ACRIN, Caris Life Sciences, BCRF, el Instituto Nacional del Cáncer y el Fondo de Sellos para la Investigación del Cáncer de Mama colaboraron en un modelo de IA multimodal para el riesgo de recaída en etapa temprana. Como sobreviviente, abordé esta investigación con interés personal. La asociación se caracterizó por la transparencia y la estructura. Las autoridades públicas, las organizaciones sin fines de lucro y los socios comerciales contribuyeron a un esfuerzo coordinado. Este tipo de colaboración respalda evidencia más sólida y proporciona un camino hacia la aplicación clínica.
Para los pacientes, los datos compartidos generan conocimientos más tempranos y una evaluación de riesgos más precisa. Para los médicos, reduce la variabilidad y fortalece el apoyo a las decisiones.
3. Las redes internacionales están ampliando la investigación sobre privacidad a gran escala.
Varios países están invirtiendo en entornos de investigación nacionales que permitan a las instituciones participar en el desarrollo de la IA sin transferir datos sin procesar. Kakao Healthcare y Google Cloud respaldan una red federada de hospitales en Corea del Sur. El HDR del Reino Unido y el Espacio Europeo de Datos de Salud proporcionan marcos seguros en los que universidades, reguladores y organizaciones sanitarias contribuyen a estudios conjuntos.
Estas redes crean beneficios prácticos. Las instituciones mantienen el control sobre sus datos al tiempo que contribuyen a grandes estudios nacionales. Los investigadores obtienen acceso a conocimientos más completos. Los pacientes se benefician de herramientas basadas en una gama más amplia de antecedentes clínicos y demográficos.
4. La biofarmacia está construyendo alianzas de datos que fortalecen el descubrimiento.
Las organizaciones farmacéuticas y biotecnológicas están formando alianzas basadas en conjuntos de datos compartidos y ambiciones de investigación coordinadas. Bristol Myers Squibb y Takeda combinan conjuntos de datos de biología estructural para respaldar el modelado avanzado de proteínas. Pfizer y Tempus alinean conjuntos de datos de biomarcadores y del mundo real para respaldar la oncología de precisión. Roche y Foundation Medicine están colaborando para fortalecer la comprensión genómica para tomar decisiones diagnósticas y terapéuticas.
Cleveland Clinic e IBM desarrollaron Discovery Accelerator para alinear los datos clínicos con la biología computacional y el análisis cuántico. Estas alianzas acortan el tiempo desde la investigación hasta el diseño experimental y brindan a los científicos la oportunidad de probar ideas con claridad. En última instancia, los pacientes se benefician de la investigación basada en evidencia más sólida y un contexto clínico más amplio.
5. La conectividad de datos confiable representa un nuevo nivel de infraestructura de atención médica
Una nueva categoría de plataformas respalda la colaboración segura de datos en todo el ecosistema de atención médica. Datavant conecta conjuntos de datos clínicos, de pagadores, de laboratorio y de salud pública utilizando metodologías que preservan la privacidad. Sherpa.ai y Owkin apoyan el aprendizaje federado, que permite que los modelos se capaciten entre instituciones sin mover información confidencial.
Estas herramientas brindan a los sistemas de salud un punto de entrada a asociaciones de investigación sin requerir grandes configuraciones técnicas. También introducen prácticas de gobernanza más claras que aumentan la confianza entre todas las partes interesadas. Los proveedores obtienen acceso a entornos de investigación que antes estaban fuera de su alcance. Los pacientes se benefician de conocimientos basados en diversos conjuntos de datos que respetan la privacidad.
Por qué estas tendencias son importantes para el cuidado y la innovación
Los líderes de atención médica enfrentan preguntas que impactan la estrategia, las operaciones y la experiencia de atención. El progreso depende de la selección consciente de socios, el uso responsable de los datos y la participación en entornos diseñados para la investigación colaborativa y el intercambio de conocimientos.
Buscamos aplicaciones relevantes de la IA. La atención sanitaria es un área en la que todos podemos contribuir, ya que nosotros mismos, nuestras familias o nuestros vecinos somos todos pacientes. Me siento alentado en el nuevo año a medida que estas colaboraciones se expanden y aceleran. Para los pacientes, estas colaboraciones respaldan una detección más temprana, una evaluación de riesgos más clara y un asesoramiento más sólido sobre las decisiones de tratamiento. Para los proveedores, la colaboración reduce el esfuerzo que implica simplemente crear análisis avanzados y programas de inteligencia artificial. Para los líderes de la industria, la investigación coordinada proporciona evidencia que resiste el uso clínico real.
Instituciones de todo el país se están reuniendo en torno a plataformas compartidas, gobernanza estructurada y entornos de investigación diseñados para el trabajo colaborativo. La investigación cobra fuerza cuando participan muchos equipos. La IA gana confiabilidad cuando se entrena en poblaciones más amplias. La innovación en el sector sanitario se basa en redes alineadas con la escala, la confianza y los objetivos compartidos. Las organizaciones que se preparen para este modelo ahora tendrán un impacto en la forma en que la IA respalda la atención y los resultados clínicos en los próximos años.
Nota del editor: el autor no tiene ninguna relación financiera con ninguna de las empresas mencionadas en este artículo.
Foto: 9 amstock, Getty Images
Marva Bailer es director ejecutivo de Calidadun experto de la industria que aparece en noticias nacionales que cubren la innovación digital, la inteligencia artificial, la ciberseguridad y la evolución del negocio de la atención médica. Su perspectiva conecta las nuevas tecnologías con las condiciones del mundo real en entornos de atención e investigación. Refleja décadas de experiencia en liderazgo, trabajo en entornos ricos en datos y su experiencia como paciente sobreviviente de cáncer de mama.
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